


Seni Penamaan dalam Pengaturcaraan: Mengapa Nama Baik Penting!
Hai, rakan-rakan Pengaturcara! Mari kita bercakap tentang sesuatu yang kita semua lakukan tetapi jarang memikirkan: menamakan kod kita.
Mengapa Nama Adalah Tanggapan Pertama Kod Anda
Bayangkan berjalan ke dalam bilik di mana segala-galanya dilabelkan dengan "thing1", "thing2", "thing3". Mengelirukan, bukan? Begitulah perasaan nama kod yang buruk kepada pembangun lain.
Berikut ialah contoh yang mengerikan:
def f(x, y): return x * y
Kini, versi yang lebih baik:
def calculate_rectangle_area(length, width): return length * width
Nampak perbezaannya? Versi kedua memberitahu anda dengan tepat apa yang berlaku.
Mendedahkan Perkara Niat
Nama yang baik menjawab tiga soalan utama:
- Apa yang dilakukannya?
- Mengapa ia wujud?
- Bagaimana ia akan digunakan?
Mari kita lihat contoh dunia sebenar:
# Bad: Unclear purpose def process(data): result = [] for item in data: if item > 0: result.append(item) return result # Better: Clear and intentional def filter_positive_numbers(number_list): return [number for number in number_list if number > 0]
Mengelakkan Perangkap Penamaan
Kesilapan biasa untuk mengelak:
- Singkatan Samar:
# Avoid usr_cnt = len(users) # Prefer user_count = len(users)
- Variasi Tidak Bermakna:
# Confusing def get_user_info() def get_user_data() def get_user_details() # Clear def get_user_profile()
- Nama Huruf Tunggal:
# Bad def calc(x, y, z): return x * y / z # Good def calculate_average_rate(total_revenue, total_hours, number_of_projects): return total_revenue / (total_hours * number_of_projects)
Garis Panduan Praktikal Penamaan
- Kelas: Gunakan kata nama
- Fungsi: Gunakan kata kerja
- Pembolehubah: Jadi khusus
- Malar: SEMUA_HURUF BESAR
# Great naming example class CustomerAccount: MAX_WITHDRAWAL_LIMIT = 5000 def calculate_monthly_interest(self, balance): return balance * 0.05
Konteks adalah Raja
Nama harus masuk akal dalam persekitaran mereka. Pembolehubah seperti keadaan boleh bermakna apa-apa. Tetapi keadaan_pelanggan atau keadaan_pemprosesan pesanan adalah jelas.
# Unclear def update(state): pass # Clear def update_order_processing_state(order_status): pass
Peraturan Emas
- Kekal konsisten
- Jadilah deskriptif
- Pastikan ia mudah
- Fikirkan tentang pembangun seterusnya (mungkin masa depan anda!)
Fikiran Akhir
Menamakan bukan sekadar menaip perkataan. Ia komunikasi. Anda bercerita dengan kod anda. Jadikan ia cerita yang orang lain mahu baca.
Diri masa depan anda akan berterima kasih kepada anda. Rakan sepasukan anda akan berterima kasih kepada anda. Hek, komputer anda mungkin memberi anda high-five maya✋.
Atas ialah kandungan terperinci Seni Penamaan dalam Pengaturcaraan: Mengapa Nama Baik Penting!. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
